一天內打造一個自主行動機器人

November 15, 2019 Robert Moss

自主移動機器人,AMR,機器視覺,OpenVINO,AI,AWS RoboMaker,UP Squared

自主行動機器人 (AMR) 為工廠自動化提供了一種最高的成長機會。截至 2025 年,預計將有超過 400 萬台此類機器在倉庫中工作。

而這只是這些聰明機器人的其中一種應用方式。AMR 還可執行清潔任務、將特定物品定位並運輸到特定位置、探索崎嶇的地形並與人類互動。

然而,如果沒有人類協助,就不會發生機器人革命。打造一個 AMR 需要 AI、機器視覺和機器人學等複雜領域的專業知識。培養這種專業知識可能花費大量時間與金錢,或者工程師可透過使用現成的技術來走捷徑。

一天內學習機器視覺

UP 的 RoboMaker Pro 套件就是一個很好的例子。如圖 1 所示,它提供了一個現成的 AMR 底座,其中具備了:

  • 一部 Intel® RealSense D435 攝影機,用於拍攝 3D 視覺
  • 一個 Intel® Movidius Myriad X VPU,用於視覺處理
  • ROS2 與 Ubuntu 16.04 作業系統
  • 支援 AWS RoboMaker 與 Intel® OpenVINO 工具組
  • 配電系統、伺服馬達、電池及 Wi-Fi

該公司的 AI 和物聯網軟體架構設計師 Daniele Cleri 表示:「使用該套件,開發人員可以立即建立端對端解決方案示範或概念證明 (PoC)。」根據 Cleri 的說法,開發人員可以在一天內製作出一款機器視覺應用程式,並在幾天之內產生一個有效的示範。

UP RoboMaker Pro 套件 (左) 可用於建立可快速擴展到生產環境 (右) 的概念證明 (中)。(資料來源:UP)
圖 1。UP RoboMaker Pro 套件 (左) 可用於建立可快速擴展到生產環境 (右) 的概念證明 (中)。(資料來源:UP)

此快速開發週期的關鍵是該套件使用 AWS RoboMaker。Cleri 指出,AMR 的一項重要需求是能在 3D 模式下查看並做出自主決策。但是若沒有合適的工具,則測試和開發這些演算法的過程可能會非常緩慢。

AWS RoboMaker 透過提供替代實體測試的模擬環境來解決此問題。可以在 RoboMaker 中模擬諸如障礙避免和區域映射等工作,以快速反覆驗證設計理念。經過最佳化後,便可將演算法植入機器人。

Intel OpenVINO 工具組採用了這種直接模擬現實的工作流程,將 RoboMaker 演算法轉譯成該工具組可使用的程式碼​​。Intel®AWS 攜手同心,以確保技術之間順暢整合。

AWS 平台的另一項優勢便是能使用 AWS IoT Greengrass 執行機隊管理。這樣簡化了數百甚至數千個機器人的控制與同步,並有助於生命週期管理。

為了進一步簡化開發,該套件還隨附各種範例應用程式。這些應用程式包括視覺、介面、導覽及運算 (圖 2)。

該套件隨附許多應用程式。(資料來源:UP)
圖 2。該套件隨附許多應用程式。(資料來源: UP)

開發中的各種使用案例

除了開發倉庫機器人外,還可以使用 OpenVINO 對 AMR 進行培訓,以執行保全等其他任務。Cleri 表示:「推論應用程式可用於教育機器人漫遊已定義的空間,並觀察人們了解可能表示可疑活動的模式。」對此類行為的回應可以是自動化,也可以轉給安全人員進行審查並採取行動。

目前,與 UP Squared RoboMaker 套件和 Cogniteam 軟體相關的許多開發工作正在本•古里安大學 (Ben-Gurion University) 和巴伊蘭大學 (Bar-Ilan University),以及三菱研究實驗室等機構進行。Cleri 說:「我們很幸運能與 Intel® 和其他組織密切合作。」

作者簡介

Robert Moss

Robert Moss is an independent consultant and strategist who focuses on the value gained through IoT, AI, machine learning and other technologies. He also helps give voice to executives at leading technology companies, enabling their personal stories to show how they encourage innovation, overcome obstacles, and improve their leadership skills. Tweets @RobertMoss_IoT

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